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臨近年底，我參加了兩場技術(shù)論壇。

現(xiàn)場很有意思，不管前面的技術(shù)、產(chǎn)品講得多好，最后都會歸結(jié)到一個問題：AI 這么強(qiáng)，我們是不是很快要被替代了？

說實話，這種焦慮感非常真實，甚至帶著點具體的恐慌。

但在這種普遍的焦慮中，我讀到了一篇非常有“靜氣”的文章。

作者是 Notion 的創(chuàng)始人 Ivan Zhao。

作為硅谷最懂“生產(chǎn)力”的人之一，他沒有去做一個什么年度總結(jié)，更沒有大談未來 10 年的宏大暢想。

而是轉(zhuǎn)過頭去，從歷史的維度，寫了一篇關(guān)于“AI、歷史與未來工作”的深度思考。

讀完這篇文章，我最大的感受是：醍醐灌頂。

他指出了一個我們都忽略的盲點：我們現(xiàn)在的痛苦，不是因為 AI 太強(qiáng)了，而是因為我們還在用“騎自行車”的方式，試圖駕駛一輛“法拉利”。

這篇文章里有三個極其精彩的歷史隱喻，解釋了個人、組織和經(jīng)濟(jì)體將如何被重塑。

我迫不及待想把這些洞察拆解給你們看。

01 不僅是“自行車”，更是“自動駕駛”

文章一上來，Ivan 就講了一個很有趣的故事。

他的聯(lián)合創(chuàng)始人 Simon，以前是個敲代碼快得飛起的“10倍工程師”。

但現(xiàn)在，你走到 Simon 的工位旁，會發(fā)現(xiàn)他很少瘋狂敲鍵盤了。

他變懶了嗎？不。

他現(xiàn)在更像是一個指揮官，一邊喝著咖啡，一邊指揮著三四個 AI Agent（智能體）干活。

他在午飯前把任務(wù)列好，AI 就在他吃飯時自動寫代碼、跑測試。

Ivan 把這稱為從“騎自行車”到“坐進(jìn)駕駛艙”的跨越。

喬布斯當(dāng)年說電腦是“大腦的自行車”，這比喻很經(jīng)典。但自行車是需要人用力蹬的。

而現(xiàn)在的 AI，正在讓我們變成駕駛員，甚至是在管理一支“永不睡覺的軍隊”。

圖：1970 年代，《科學(xué)美國人》的一項關(guān)于移動效率的研究，啟發(fā)了喬布斯那個著名的比喻——計算機(jī)是“大腦的自行車”。

讀到這里，我其實有點扎心。

反觀我們大多數(shù)人（包括我自己），現(xiàn)在是用 AI 干嘛呢？ 把它當(dāng)百度用，或者讓它幫忙潤色一下那該死的周報。

我們在用 AI，但我們的工作流還是舊的。 這就是為什么很多人覺得 AI “也就那樣”的原因——因為我們被卡在了幾十個破碎的網(wǎng)頁標(biāo)簽里。

Ivan 一針見血地指出：只要我們的工作數(shù)據(jù)還散落在微信、文檔、Excel 這些互不相通的孤島里，AI 就很難發(fā)揮真正的威力。

02 AI 不是工具，是組織的“鋼鐵”

這是整篇文章我覺得最震撼的一個觀點。

Ivan 沒有把 AI 比作某種工具（比如錘子或扳手），而是把它比作“鋼鐵”。

在鋼鐵普及之前，房子是蓋不高的。因為磚木結(jié)構(gòu)太重，蓋到六層就是極限，再高就塌了。

這像不像現(xiàn)在的公司？

人一多，流程就多；流程一多，效率就低。大公司病，似乎是規(guī)?；谋厝淮鷥r。

但鋼鐵改變了物理定律。

它可以讓墻壁變薄，讓框架變輕，摩天大樓拔地而起。

圖：這是一個鋼鐵鑄造的奇跡：1913 年在紐約落成的伍爾沃斯大樓，曾是當(dāng)時世界上最高的建筑。

Ivan 認(rèn)為，AI 就是現(xiàn)代組織的“鋼鐵”。

它能承受無限的信息負(fù)載，它不需要睡覺，它能讓溝通成本幾乎歸零。

以前需要開 2 小時會才能對齊的信息，AI 可以在后臺幾分鐘消化完；

以前需要層層審批的決策，AI 可以瞬間整理出數(shù)據(jù)支撐。

這給我提供了一個全新的視角：未來的公司，可能不再是金字塔形的。因為有了“AI 鋼鐵”，我們可以用更少的人，支撐起更龐大的業(yè)務(wù)規(guī)模。

Ivan 還提到了一個非常形象的歷史教訓(xùn)——“紅旗法案”。 當(dāng)年汽車剛出來時，英國法律規(guī)定，車前必須有一個人舉著紅旗開路。這聽起來很荒謬，對吧？

圖：1865 年的“紅旗法案”規(guī)定，汽車行駛時，必須有一名舉旗手走在車前面開路（這條法律直到 1896 年才被廢除）。

但想一想，現(xiàn)在很多老板是不是就在做“舉紅旗”的人？

因為不信任 AI，非要人工介入每一個微小的環(huán)節(jié)，硬生生把自動駕駛開成了人力三輪車。

03 從“佛羅倫薩”到“超級城市”

文章的最后，格局打開到了整個經(jīng)濟(jì)體。

Ivan 做了一個極具畫面感的對比：佛羅倫薩 vs 東京。

幾百年前的佛羅倫薩，是一座“人類尺度”的城市。

不管是走路的距離，還是喊話的聲音，都受限于人類的生理極限。

這很像我們現(xiàn)在的知識型公司：幾十個人，靠開會、靠吼、靠刷臉。

但是，當(dāng)鋼鐵（AI）和蒸汽機(jī)（算力）介入后，我們將會建造出像東京、上海這樣的“超級城市”。

數(shù)千個 AI Agent 和人類協(xié)同工作；

業(yè)務(wù)跨越時區(qū)，24 小時運轉(zhuǎn)；

信息的流動不再受限于“我們要開個會討論一下”。

Ivan 說，這種未來可能會讓人感到眩暈、迷失，甚至因為看不懂而感到恐懼。

但這就是規(guī)?；拇鷥r，也是進(jìn)化的方向。

04 我的思考：別做那個還在修水車的人

讀完這篇長文，我最大的感觸是：我們正處在一個尷尬的過渡期。

Ivan 用了一個詞：“水車階段”。

圖：一座利用水輪為運營提供動力的磨坊（工廠）。水力雖然強(qiáng)大，但并不穩(wěn)定，且限制了磨坊的選址及生產(chǎn)的季節(jié)性。

工業(yè)革命初期，很多工廠主買來蒸汽機(jī)，卻直接把它裝在老舊的水車位置上。工廠依然建在河邊，流程一點沒變。

結(jié)果自然是效率提升有限。

真正的爆發(fā)，是當(dāng)工廠主意識到“我可以離開河流了”，并圍繞蒸汽機(jī)重新設(shè)計整個工廠的時候。

圖：這幅 1835 年由托馬斯·阿洛姆（Thomas Allom）創(chuàng)作的版畫，描繪了英國蘭開夏郡的一家紡織廠。該工廠由蒸汽機(jī)驅(qū)動。

現(xiàn)在的我們，大多還在舊的工作流上，試圖外掛一個 AI。

Notion 這篇文章其實是在提醒我們：不要只盯著 AI 工具本身（那個對話框），去看看你的工作流，看看你的組織架構(gòu)。

哪一部分是必須人工做的？哪一部分其實是舊時代的“水車”，早該被拆掉了？

正如 Ivan 在結(jié)尾所說：

“每一個神奇材料的出現(xiàn)，都要求我們停止通過‘后視鏡’看未來。新的天際線就在那里，等待我們?nèi)ソㄔ?。?/p>

希望這篇文章，能幫你稍微把目光從“后視鏡”里移開，看一眼前面的路。

如果把你的工作比作一個工廠，你覺得哪個環(huán)節(jié)最像那個老舊的“水車”？

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